Stress Myocardial Perfusion PET Provides Incremental Risk Prediction in Patients with and Patients without Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the prognostic value of myocardial perfusion PET in patients with and patients without diabetes mellitus. Materials and Methods The authors performed a retrospective analysis of prospectively acquired data from a multicenter registry cohort of 7061 patients, including 1966 with diabetes mellitus, who underwent clinically indicated rest-stress rubidium 82 (82Rb) myocardial perfusion PET. The mean patient age (±standard deviation) was 63.3 years ± 13. Of the 7061 patients, 3348 were women (47.4%), 2296 (32.5%) had known coronary artery disease, and 1895 (26.8%) had previously undergone revascularization. The primary end point was cardiac death (n = 169) assessed at a mean of 2.5 years ± 1.5. The authors used Cox proportional hazards models and risk reclassification measures stratified according to diabetes status. Results In multivariable models adjusting for established clinical predictors, increasing magnitude of stress myocardial perfusion abnormality was associated with greater risk of cardiac death in patients with diabetes (hazard ratio [HR]: 7.2; 95% confidence interval [CI]: 3.1, 16.8) for severely abnormal myocardium compared with normal myocardium. The addition of stress myocardial perfusion imaging results significantly improved the fit of a clinical model for predicting cardiac death in patients with and patients without diabetes. Myocardial perfusion PET improved risk reclassification for cardiac death in patients with diabetes (category-based net reclassification index: 0.39; 95% CI: 0.15, 0.60, P < .001). Among diabetic patients, an abnormal myocardial perfusion PET scan was associated with increased risk of cardiac death (HR: 4.4; 95% CI: 2.0, 9.7) in all important clinical subgroups based on age, sex, obesity, or prior revascularization. Conclusion In a large cohort of patients referred for clinical 82Rb stress PET, myocardial perfusion imaging results provided incremental risk prediction of cardiac death in patients with and patients without diabetes mellitus. Keywords: Adults, Arteriosclerosis, Cardiac, Ischemia/Infarction, Outcomes Analysis, PET/CT © RSNA, 2019 Supplemental material is available for this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».